2019因子选股系列研究：基于因子组合FMP的因子加权方法｜东方证券金融工程

报告摘要

本报告系统性地提出了基于因子组合FMP的因子加权方法，为量化投资提供全新视角。核心发现包括：Alpha因子与FMP完全等价，通过因子组合可完全表征alpha因子；均值方差优化下组合权重正比于因子组合权重；最大化FMP夏普比方法在年化对冲收益和信息比上优于传统的最大化ICIR方法；因子大类风险平价配置在市场风格转变时稳定性更好。报告还给出了基于LW压缩估计的IC优化及日度收益协方差估计等实用技巧。适合量化研究员、基金经理、金融工程师等专业人士，帮助提升选股策略的收益和稳健性。

📋 核心要点(部分)

1. 一、关于因子组合
2. 1.1 简单因子组合的定义
3. 因子组合的加权方法
4. FMP夏普比最大化
5. ICIR加权
6. 风险平价配置
7. 指数增强实证分析